现实版HAL 9000?AI控制下的模拟行星基地成功运行了4小时

人工智能
2018
11/28
17:59
前瞻网
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超级计算机HAL 9000因在《2001太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中杀死宇航员而被人们铭记。由于被设计者输入了两条完全矛盾的指令,最终超级计算机不得不杀死了宇航员。

图片来源:图虫创意

现在,科学家们重新制造了现实版的“HAL 9000”,以帮助宇航员进入太空。

这款由德克萨斯TRACLabs公司开发的新样机成功地控制了一个模拟行星基地数小时,并能显示生命维持系统和机器人状态等信息。

在电影中,HAL 9000是控制核动力“发现一号”宇宙飞船的人工智能。

在科幻小说传奇人物阿瑟·c·克拉克(Arthur C. Clarke)与这部电影一同撰写的小说中,这台电脑被描述为能够用“他在他的电子孩童时代的短暂几周内学会的完美地道英语”与宇航员交谈。

TRACLabs的人工智能研究员皮特·博纳索(Pete Bonasso)在西点军校(West Point university)读大四时第一次看到了《2001:太空漫游》(2001:A Space Odyssey),当时他给学院唯一的一台电脑编程,让它玩一个虚拟的撞球游戏,从那以后,他就开始尝试创造类似的游戏。

在《科学机器人》(Science Robotics)杂志上的一项研究中,博纳索说:“当我看到《2001》时,我知道我必须让电脑变成另一个存在,一个像HAL 9000那样的存在。”

这项新技术可以直观地显示需要生命支持和机器人状态的人等信息,但也可以与人交谈,这样他们就可以提问、发送命令,并得到任何问题的警告。

该软件的设计初衷是,只有在与人分享计划并获得行动许可后,才能实施计划,而不是谋杀宇航员。

博纳索和同事们设计的新软件名为“航天人员认知架构”(cognitive architecture for space agents,简称CASE),由三个关键层组成。

第一层是一个连续运行的控制器,它连接并运行机器人的手和眼睛等硬件,同时控制一个行星基础的模拟。

第二层则侧重于一些人所谓的日常工作,执行一些潜在的日常活动,比如连接电池、控制氧气生成和二氧化碳去除系统,以及给漫游者充电和发送探测器以取回行星岩石样本。

第三层由自动规划软件组成,该软件决定如何实现CASE的编程目标,以及执行这些目标的顺序。

博纳索说,当出现问题时,它还可以自动重新安排活动,比如气体泄漏、发动机故障或行星沙尘暴。

这些层被链接到一个本体服务器,一个数据库,可以追溯它的数据。

研究人员说,如果有人把工具箱从设备柜移到船员舱,本体服务器会认为工具箱中的所有工具也会改变位置。

博纳索在接受Space.com网站采访时说:“我们的同事和美国宇航局的同行们并不担心HAL会失控。那是因为它不能做任何它没有被设定好的事情。”

该小组已经进行了试验,并让CASE在模拟行星基地管理了大约4个小时。

然而,研究人员强调,在实际运行基地之前还需要做更多的工作。

虽然CASE令人印象深刻,但它既不是《2001:太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中完全实现自主的HAL,也不是《星际旅行:下一代》(Star Trek: the Next Generation)中的Lt. Commander Data。

“它的能力非常有限,只关注发生在行星上的事件。”

“虽然它可以维持生命维持系统的运转,但它并不知道谁赢得了上次总统大选。”

这个小组现在正与美国国家航空航天局所称的类似物合作——志愿者们假装自己生活在一个遥远的世界上的地方。

其目的是将CASE合并到模拟中,以了解该软件如何帮助改进未来的太空探索。

博纳索补充说,他有时会不能跟上这个项目的发展,这项工作该如何为遥远的宇航员创造一个现实版的HAL。

“当你深入研究软件的工作时,你有时会忘记,你实际上是在想象生活在火星或月球上会是什么样子。”

“有时我们不得不退后一步说,‘嘿!这很酷。’”

人工智能系统依赖于人工神经网络(ANNs),它试图模拟大脑工作的方式来学习。

人工神经网络可以被训练来识别信息中的模式——包括语音、文本数据或视觉图像——并且这是人工智能近年来大量发展的基础。

传统的人工智能通过输入大量信息来“教授”某个特定主题的算法。

实际应用包括谷歌的语言翻译服务、Facebook的面部识别软件以及Snapchat改变实时滤镜的图像。

输入这些数据的过程非常耗时,而且仅限于某一种知识。

一种新的人工神经网络被称为对抗性神经网络(Adversarial Neural Networks),它让两个人工智能机器人的智慧互相较量,从而让它们相互学习。

这种方法旨在加速学习过程,以及细化人工智能系统创建的输出。

【来源:前瞻网】

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